IA en RR.HH.

Definir el resultado relacionado con el trabajo y el responsable humano de la toma de decisiones. La selección, el apoyo al desempeño, la programación y la previsión de la fuerza laboral tienen diferentes implicaciones. Evite etiquetas que simplemente reproduzcan decisiones pasadas de contratación o promoción sin verificar si reflejan las calificaciones y los resultados que la organización realmente necesita. Evalúe las tasas de error y las oportunidades entre grupos y alojamientos relevantes. Un modelo puede poner en desventaja a las personas a través de indicadores, evaluaciones inaccesibles o datos faltantes para un grupo. Pruebe el proceso completo de solicitud y revisión, no solo la puntuación del modelo. Informar a los candidatos y empleados de manera adecuada, proteger los datos personales y proporcionar una forma significativa de corregir registros inexactos o solicitar adaptaciones. Mantenga un revisor humano capacitado con autoridad para cuestionar la recomendación. Documente las reclamaciones de los proveedores, las versiones de los modelos, las fuentes de datos, los umbrales y las decisiones. Supervise los resultados después del despliegue y consulte la legislación laboral vigente y expertos calificados para la jurisdicción y la práctica específica.